职位描述1. 参与面向机器人场景的世界模型研发，支持环境感知、状态预测、物理推理和决策规划能力建设； 2. 参与视觉、语言、动作、触觉等多模态数据融合与表征学习，构建统一的环境表征和动态预测模型； 3. 参与机器人视频表征、时序建模、长程预测和多模态特征学习相关实验； 4. 参与基于仿真和真实数据的模型训练、评测与迭代，探索世界模型在机器人任务中的应用； 5. 跟踪世界模型、多模态学习、生成模型、机器人学习等前沿方向，参与论文复现和技术方案验证。任职要求1. 毕业时间介于2026年9月至2027年8月的国内外高校的本科生、硕士生、博士生，计算机视觉、人工智能、机器人、认知科学、自动化等相关专业优先； 2. 熟悉 PyTorch、JAX 等深度学习框架，具备良好的编程能力和实验分析能力； 3. 了解 Transformer、Diffusion、Flow、视频理解、多模态表征学习等相关方法； 4. 了解机器人端到端操作模型（如ACT、Diffusion Policy、OpenVLA、RT-2、pi0等）及视觉-语言-导航大模型的前沿进展； 5. 有机器人学习、大模型训练、多模态数据处理、仿真环境或强化学习项目经验者优先； 6. 有 ICML、NeurIPS、ICLR、CVPR、ICCV、CoRL 等相关论文、开源项目或竞赛经历者优先。
